如果不使用sklearn.cross_decomposition库,代码又该怎么写呢?我听说还有个叫稀疏典型相关性分析的方法,你知道吗?这个的代码又该怎么写呢
时间: 2023-05-22 13:01:11 浏览: 48
对于不使用sklearn.cross_decomposition库的情况,可以使用numpy库中的linalg.svd函数来实现。具体代码如下:
import numpy as np
def my_pcr(X, Y, n_components):
# 中心化X和Y
X_mean = np.mean(X, axis=0)
Y_mean = np.mean(Y)
X_centered = X - X_mean
Y_centered = Y - Y_mean
# SVD分解
U, S, Vt = np.linalg.svd(X_centered)
# 提取前n_components个主成分
U = U[:, :n_components]
S = S[:n_components]
Vt = Vt[:n_components, :]
# 计算X的投影矩阵
X_projected = np.dot(X_centered, Vt.T)
# 计算回归系数
beta = np.dot(np.dot(U, np.diag(1/S)), np.dot(X_projected.T, Y_centered))
# 计算预测值
Y_pred = np.dot(X_projected, beta) + Y_mean
return Y_pred
对于稀疏典型相关性分析方法,可以使用scipy库中的sparse.linalg.svds函数来实现。具体代码如下:
import numpy as np
from scipy.sparse.linalg import svds
def my_sparse_pcr(X, Y, n_components):
# 中心化X和Y
X_mean = np.mean(X, axis=0)
Y_mean = np.mean(Y)
X_centered = X - X_mean
Y_centered = Y - Y_mean
# SVD分解
U, S, Vt = svds(X_centered, k=n_components)
# 计算X的投影矩阵
X_projected = np.dot(X_centered, Vt.T)
# 计算回归系数
beta = np.dot(np.dot(U, np.diag(1/S)), np.dot(X_projected.T, Y_centered))
# 计算预测值
Y_pred = np.dot(X_projected, beta) + Y_mean
return Y_pred
关于稀疏典型相关性分析方法的具体原理和实现可以参考相关文献和资料。